本文選題：計算機應(yīng)用 + 極端學(xué)習(xí)機��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2016年04期

【摘要】：針對多失效模式下機械部件動態(tài)可靠性設(shè)計問題,提出了一種Monte Carlo-時變極端學(xué)習(xí)機模型,利用該模型得到了隨時間變化的載荷、強度、彈性模量、設(shè)計參數(shù)等與可靠度的顯性函數(shù)表示。在此基礎(chǔ)上建立了機械部件動態(tài)可靠性優(yōu)化設(shè)計模型,并利用所提出的動態(tài)粒子群算法對模型進行求解。實驗結(jié)果表明,該方法能提供整個服役期內(nèi)滿足可靠度要求的所有設(shè)計參數(shù),為機械部件動態(tài)可靠性優(yōu)化設(shè)計提供了一種行之有效的途徑。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic reliability design of mechanical components in multi-failure mode, a Monte Carlo-time-varying extreme learning machine model is proposed. The load, strength and elastic modulus of mechanical components vary with time by using this model. Explicit function representation of design parameters and reliability. On this basis, the dynamic reliability optimization design model of mechanical components is established, and the proposed dynamic particle swarm optimization algorithm is used to solve the model. The experimental results show that this method can provide all the design parameters that meet the reliability requirements throughout the service life, and provide an effective way for the dynamic reliability optimization design of mechanical components.
【作者單位】： 長春師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;長春師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;東北大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51135003) 吉林省自然科學(xué)基金項目(201215149) 吉林省教育廳項目(吉教科合字[2014]第17號;吉教科合[2013]第243號)
【分類號】：TP18;TB114.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1813881